Una investigación con la participación del Dr. Juan Pablo Vásconez, investigador adjunto del Núcleo Milenio Phytolearning y académico de la Universidad Andrés Bello, demostró que es posible entrenar redes neuronales capaces de identificar flores de caléndula en imágenes capturadas por drones. Esta técnica permite estimar producción agrícola antes de la cosecha y maximizar decisiones de manejo en campo. El trabajo, publicado en la revista Processes, probó arquitecturas de visión computacional combinadas con inteligencia artificial (IA) que alcanzan niveles de precisión suficientes para medir floración sin tocar la planta.
La agricultura ya no se mira solo desde el suelo. Como explica el Dr. Vásconez, un dron equipado con IA y visión “puede estimar la producción de flores, su grado de madurez e incluso detectar posibles enfermedades. Esto permite optimizar la planificación y la toma de decisiones en el campo, aspecto clave para la postventa”. En términos simples, detectar la floración temprana permite anticipar el potencial productivo futuro, lo que se traduce en mejor riego, mejor nutrición y mejores calendarios de entrega. “Anticipar el rendimiento a partir de una flor representa un cambio de paradigma, al transformar la agricultura chilena desde la observación manual hacia una gestión digital e inteligente”, enfatiza.
Esto es especialmente relevante para Chile, donde la agricultura está muy expuesta a variaciones climáticas. Tecnología de bajo costo como drones + IA puede democratizar la agricultura de precisión y escalar a pequeños y medianos productores. Vásconez lo resume así en lenguaje simple: esta tecnología “utiliza un dron que puede volar dentro de los invernaderos para monitorear de manera automática las flores y, en pocos minutos, conocer su estado y cantidad a cosechar, sin necesidad de recorrer el campo de forma manual. Así, el productor puede planificar mejor la venta y entrega de su producción”.
El siguiente paso será integrar este tipo de modelos en plataformas abiertas que permitan monitoreo continuo, y no sólo detección puntual. La idea final es simple pero potente: una agricultura donde cada hectárea se mida, se prediga y se gestione, no a partir de intuiciones, sino de evidencia cuantificable.